气体阀门内漏在线监测系统研发与应用

王 琼

(中国石化青岛安全工程研究院，山东青岛 266071)

现代声发射技术(Acoustic Emission)开始于20世纪50年代初Kaiser所做的研究。20世纪80年代中期，美国PAC公司研制的新型声发射仪器的引入，保证了国内声发射技术研究的硬件需求，国内进入声发射技术研究热潮。20世纪90年代至今，国内声发射仪器研制水平以及技术应用水平不断提高，并呈快速发展趋势[1－4]。

在石油化工行业中，为优化维修计划、减少支出，需要对石油化工行业生产中阀门气体泄漏情况有更深入的研究。声发射技术可以简单有效地测量泄漏流量。声发射检测系统通过采集气体湍流产生的表面声波转换形成的声发射信号，对阀门泄漏流量进行检测。

1 阀门气体内漏过程声源特性分析

阀门气体内漏过程产生的声源是由高速喷流产生的喷流噪声。同时，由于受内部复杂固体流道边界的影响，将伴随有强涡流噪声。此外，由于内漏流道截面的变化，当截流口的上下游压力之比大于临界值(n≥1.893)时，出现阻塞现象，产生阻塞喷注噪声。这些噪声源共同作用，相互影响，使得阀门气体内漏声源特性分析十分困难。下面对这三种声源的特性进行分析，并结合阀门气体内漏喷流过程，分析实际内漏过程的声源形式。

气流从管口以高速(介于声速与亚声速之间)喷射出来，由此而产生的噪声称为喷流噪声(亦称喷注噪声，或射流噪声)。阀门气体内漏喷流过程虽然复杂，但喷流噪声的产生机理和声源特性仍可用轴对称自由喷流进行分析[5]。

喷口直径为D的轴对称自由喷注结构如图1所示。流体喷入静止空气时，充分发展的喷注分三个部分:混合区，过渡区和充分发展区。混合区中只是部分的湍动，核心中的速度是常数，等于出口速度，核心长度大约是4.5D。喷注面积越来越大，它的边缘不容易确定，半发散角大约是8°(边缘与轴大约成8°角)。混合区后面是过渡区。过渡区中处充满湍流，但平均速度随x增加而渐减，过渡区大致延伸到10D。以后就是喷注的充分发展区。

沿轴方向，喷注速度在混合区内不变，在过渡区内迅速降低，在充分发展区内侧与到喷口的距离(x)成反比。径向速度的变化和轴向距离有关。在混合区内，径向速度基本不变，直到喷注边缘附近才很陡地下降。在下游，速度曲线变宽，梯度也小得多。到充分发展区，速度变化曲线几乎不变。

湍流强度(用轴向速度起伏与喷口速度之比表示)的大小和速度梯度有关。在各个x截面上，y/D=0.5附近，湍流最强。在充分发展区，速度梯度最小，湍流强度也小了。通过噪声测量证明，喷注噪声大部分是由混合区和过渡区内的湍流产生的[6－7]。

在平行于喷注边界的15°线上测量近场声压，得到的结果是:在喷口附近，声压较低，在三、四倍喷口直径的距离内迅速增加到极大值，以后又慢慢降低。这个结果和湍流测量曲线，特别是在y/D=0.5线上的测量曲线相似。这些关系说明，噪声的产生和轴向速度的起伏有一定关系，也即和湍流强度有关系。在喷流噪声中，高频率声主要是在喷口附近产生的，随x的增加，噪声频率越低;低频率噪声主要是在下游产生的，频谱峰在核心的尖端附近。资料和实验表明，泄漏喷流噪声具有宽频带声的特性。

图1 轴对称喷流分析模型

2 系统研究

课题组正在研发阀门内漏无线监测设备及便携式阀门内漏检测仪。由采集终端设备与诊断算法集成的远程智能监测系统将于今年问世，用于工业阀门在线监测应用，远程智能监测系统由声学数据采集无线采集设备、内漏特征数据库、包含信号处理方法的在线诊断平台三部分组成。具有无线数据交互功能的阀门内漏信号采集终端完成现场阀门声学信号采集，内漏特征数据库内置实验所得不同工况条件下的内漏特征，组建声发射在线监测网络，通过在线自学习诊断方法提供基于云计算的阀门内漏监测平台，判定阀门内漏状态及内漏程度。

2.1 无线采集设备研发

研发的声发射采集设备主要有无线传输、采集存储、数据交互等功能，可以通过4G网络传输声发射波形及参数，采用防爆设计满足现场采集要求。为了覆盖阀门内漏产生的信号频段，硬件可满足采集20 kHz到300 kHz区间的信号，采样率大于2Msps。传感器安装在阀体后即可进行远程监测，不影响装置正常运行，不损害阀门，操作简便。

无线采集设备的研发，可以对阀门内漏进行远程监测，网络传输，减少检测人员的现场操作，实时监控阀门安全运行状态。

2.2 数据库建立

课题组在安工院即墨实验基地建立模拟石化装置常见阀门内漏工况，进行声发射检测模拟采集，包含闸阀、截止阀、球阀等常见阀门，数据库包含模拟实验参数见表1。建立数据库，形成阀门内漏诊断数据库。

2.3 在线诊断系统

石化现场及实验装置环境噪声复杂，需要对采集的数据信号进行滤躁处理，再通过公式模型关系建立内漏诊断算法公式，形成阀门内漏率诊断系统。

2.3.1 信号处理研究

阀门内漏过程中产生声源构成复杂，又极易受到环境噪声、阀门结构、泄漏流量、泄漏压力、阀体厚度等多种因素的影响，因此，必须对声发射检测系统所采集到的信号进行噪声滤出，以获得能较准确表征阀门内漏过程和内漏特征的声信号，并在此基础上选取或构造适宜于阀门内漏评价的声学参量，以实现对不同类型阀门内漏过程的准确评价。课题组采用傅里叶带通滤波方法，对实验室环境下获得的阀门内漏声发射检测实验数据，提取波形文件后进行傅里叶变换，得到阀门内漏声发射信号频谱并确定峰值频率，进而确定不同尺寸、不同类型阀门内漏声发射信号频带分布。再使用小波包分析方法对波形进行重构，提取了有效内漏信号，并将方法写入系统中，实现自动滤躁功能。

表1 数据库模拟实验阀门参数

2.3.2 诊断平台

系统内包含的诊断平台，包含数采维护、算法管理、数据管理、智能诊断、阀门台账和系统设置等功能，通过建立阀门工况信息，采集声发射信号，可以实现阀门内漏在线诊断。

远程智能监测系统可全天候监测石化装置阀门泄漏，通过无线传输监测阀门内漏，实现分级诊断，可以通过网络系统进行远程数据传输、报警，保障现场阀门运行安全。

3 现场应用

根据美国无损检测学会研究的结果，炼化企业阀门的5% ～10%存在不同程度的内漏，火炬系统阀门内漏比例更是高达20%左右。因此，课题组在试点应用过程重点选择与火炬系统密切相关的阀门，如各单元安全阀组中的旁路阀，或者企业认为内漏可能性较大的阀门。课题组分别在中石化的多个石化公司进行了现场应用(图2)。项目组共对一百余个阀门进行了声发射信号采集和内漏诊断。发现部分存在内漏的阀门，在企业进行大检修拆检阀门时，对照课题组的检测结果，均准确可靠。

图2 现场检测

本课题研发的阀门内漏诊断系统后台存在大量实验数据库支撑的内漏诊断公式，可以通过采集信号估算阀门内漏率。

以对某石化厂某装置的检修结果为例，对该装置的8个内漏阀门分别进行了诊断分析，诊断结果如表2所示。内漏率在2.7 L/min～36.5 L/min，判定泄漏诊断等级。在大检修拆检阀门后验证，符合检测结果。

表2 某石化厂内漏诊断结果 dB

4 结论

我国阀门内漏声发射检测技术研究大多数主要局限于理论研究，缺乏数据依据，在工程上没有得到广泛应用。课题组开发的远程智能监测系统包含实验室及现场的实测数据库，研究多种信号处理方法，可对现场含噪声信号进行有效处理，有效准确地诊断阀门状态，满足现场对阀门内漏监检测的需求，可实现不停产的情况下，对阀门进行在线诊断，监测阀门内漏状态，诊断内漏等级，为装置安全生产运行提供有效保障。